如何在Keras中显式调用ModelCheckpoint(或任何回调)?

我的ModelCheckpoint旨在每轮(epoch)保存模型。不幸的是,我没有使用Model的内置轮次。

如何在代码结束一轮时,不通过回调而是显式地调用ModelCheckpoint,使其完成所有工作?

我找到了on_epoch_end方法,但不知道如何传递模型本身?


回答:

每个回调都派生自Callback抽象基类。它有一个set_model方法,用于传递相应的模型。请查看callbacks.py

Related Posts

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: 接收到的标签值为357436800,超出了有效范围[0, 2)

我正在尝试使用Keras编写一个神经网络。以下是我导入…

自定义模型迁移学习中的热力图

在尝试为我的自定义模型生成Grad-CAM时,我遇到了…

递归特征消除错误 – “错误在{ : 任务1失败 – ‘by’参数符号错误”

非常感谢您提前提供的帮助。我目前正在处理一个包含794…

在TensorFlow 1.15中,将张量转换为NumPy数组以用于自定义训练循环

我正在使用TensorFlow训练一个模型,并希望在每…

tensorflow.keras.losses.cosine_similarity 在 TensorFlow 1.15 中返回正值

我不确定我是否做错了什么,但无论出于何种原因,当我按照…

在Tensorflow中构建2D到2D的神经网络模型 — 无效形状

我想在Tensorflow2中设计一个神经网络,将2D…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注